生成型AIの発展は予想を超え、マッキンゼーの報告書は2030年までに人間のレベルに達すると予測しています。

マッキンゼーが最近発表したAIレポートによると、生成AIの発展速度と経済的利益は予想をはるかに超えています。レポートの核心的な結論は、AIが人間のレベルに達するまでの時間が想像よりも早く、中央値の予測は2030年以前であると指摘しています。2017年の予測と比較して、新しいレポートはAIの発展の見通しに対してより楽観的です。

報告によると、生成的AIは私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透しています。過去には特定の分野に限定されていたのに対し、現在ではChatGPTやStable Diffusionなどの生成的AI製品が誰でも使えるツールとなり、創作、作図、PPT作成などさまざまな用途に利用できるようになっています。GPT-4を搭載したChatGPTは性能が大幅に向上し、あるAIアシスタントは1分で小説1冊分のテキストを処理できることもあります。

マッキンゼーの報告書は、AIの発展の速度に焦点を当て、生成的AIを基盤モデルを搭載して構築されたアプリケーションと定義しています。基盤モデルは、画像、動画、音声、コードなどの分野で大量の新機能を追加し、既存の機能の性能も大幅に向上しました。報告書は、現在私たちが生成的AIの能力について理解していることはまだ初期段階にあると考えています。

経済と社会への影響に関して、報告書は2つの視点から分析を行いました: 一つは生成AIを使用できる企業をスキャンし、16種類のビジネス機能をカバーする63の生成的AIユースケースを特定しました; 二つは生成AIが約850の職業に与える潜在的な影響を分析しました。結果として、生成AIは毎年2.6兆から4.4兆ドルの経済的利益をもたらすことができ、2017年の予測から15%から40%の成長を示しました。

報告によると、生成型AIの潜在能力はまだ十分に発揮されていない。16の業務機能の中で、顧客運営、マーケティングと販売、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発の4つの機能が生成型AIのユースケース全体の価値の75％を占めている。生成型AIは、企業内部の知識管理システムを改善することで、全社に価値をもたらすこともできる。

業界の観点から見ると、小売業はマーケティングと顧客運営の効率を向上させることで約3100億ドルの追加価値を得ることができ、高科技分野の価値は主にソフトウェア開発の速度と効率を向上させることから来ています。

報告によると、現在の生成AIの性能に基づいて、その能力は以前の予測よりも早く人間のレベルに達するとされています。例えば、自然言語理解能力が人間レベルに達するまでの時間は2027年から2023年に前倒しされました。理論的には、既存の技術を統合することで、現在の自動化の総割合は約50%から60-70%に増加しています。

将来の発展に関して、報告書は生成AIが知識労働に最大の影響を与える可能性があると予測しています。特に意思決定やコラボレーションに関わる活動においてです。専門知識の自動化の可能性は34ポイント上昇し、管理および人材開発の自動化の可能性は2017年の16%から2023年の49%に上昇しました。

AIの急速な発展に直面して、報告はすべての利害関係者が積極的に対応する必要があると提案しています。企業のリーダーは生成AIの潜在的な価値をどのように活用しリスクを管理するかを考慮すべきであり、政府の意思決定者は労働力の計画と政策の支援に注目する必要があります。一方、個人はAIのもたらす利便性と影響の間でバランスを取る必要があります。

全体として、この報告書は生成的AIの大爆発が社会、特に経済に与える重大な影響を包括的に分析しており、AI時代の課題に対処するための重要な参考を提供しています。